由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

本章将讨论薄膜淀积的原理、过程和所需的设备，重点讨论SiO2和Si3N4等绝缘材料薄膜以及多晶硅的淀积。 通过本章的学习，将能够： 1. 描述出多层金属化。叙述并解释薄膜生长的三个阶段。 2. 提供对不同薄膜淀积技术的慨况。 3. 列举并描述化学气相淀积（CVD）反应的8个基本步骤，包括不同类型的化学反应。 4. 描述CVD反应如何受限制，解释反应动力学以及CVD薄膜掺杂的效应。 5. 描述不同类型的CVD淀积系统，解释设备的功能。讨论某种特定工具对薄膜应用的优点和局限。 6. 解释绝缘材料对芯片制造技术的重要性，给出应用的例子。 7. 讨论外延技术和三种不同的外延淀积方法。 8. 解释旋涂绝缘介质

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